机器学习与金融市场预测.pptxVIP

机器学习与金融市场预测;目录;01;;;神经网络;评估指标与优化方法;02;金融市场数据特点及预测难度;智能化预测;;;03;删除含有缺失值的样本或用插值法、回归法等方法填补缺失值。;;移动平均法、指数平滑法等。;实战案例：金融市场数据预处理;04;利用线性回归模型分析金融变量之间的线性关系，如股票价格与财务指标之间的关联。;SVM原理;金融领域应用;集成学习原理

通过结合多个机器学习模型的结果，提高整体预测性能，降低单一模型的预测风险。

Boosting方法

通过迭代训练多个弱模型，逐步提高整体模型的预测准确性，代表算法有AdaBoost、GradientBoosting等。

Bagging方法

通过对训练数据进行多次采样，训练多个模型并综合其预测结果，代表算法有RandomForest等。

案例

利用集成学习方法预测股票市场走势，实现更高的预测准确率和稳定性。;05;交叉验证技巧介绍;超参数调整与优化方法;模型融合技术提升预测性能;;06;;法律和合规性;机器学习可以根据投资者的风险偏好和财务状况，为其提供个性化的投资建议和资产配置方案。;THANKS